1 Rise-Health,医学科学系,健康科学学院,贝拉大学内政部,AV。Infante D. Henrique,6200-506Covilhã,葡萄牙2 CNC -UC- COIMBRA大学神经科学与细胞生物学中心3 CIBB 3 CIBB- COIMBRA大学Innovative Biomedicine for Innovative Biomedicine in Center of Coimbra University,Coimbra University,Coimbra University of Coimbra 4 Cryastaminal,Cryastaminal,Sathlababababal s.a.,Portugal
肌腱病和肌病是影响大量个体的普遍肌肉骨骼疾病。理解肌腱病和肌病的新发展强调了对各种生物标志物,microRNA,LNCRNA和细胞反应的认可,这些反应涉及其发展。高级技术现在可以对组织血管,回声和弹性进行定量评估,从而提供详细而精确的数据,从而增强我们对各种疾病过程的理解。此外,即将进行的治疗方法包括干细胞,外泌体,生物材料和纳米材料。这个特刊“肌腱病和肌病”突出了肌腱病和肌病的发病机理,诊断和治疗的进展。我们邀请全世界的专家提交有关此主题的最新研究。原始文章和评论都是同样受到欢迎的贡献。
1)Hattori N,Funayama M,Imai Y等人:PAR -Kinson病的发病机理:从单基因家族性PD到生物标志物的提示。J神经传输(维也纳),2024年2)Funayama M,Ohe K,Amo T等:常染色体显性后期 - 发病帕金森氏病中的CHCHD2突变:GE -NOME - 广泛的链接和测序研究。柳叶刀神经14:274 - 282,2015年3月3日)Kitada T,Asakawa S,Hattori N等:PAR中的突变 - 亲属基因引起常染色体隐性膜肌parkinsonism。自然392:605 - 608,1998 4)Oji Y,Hatano T,Ueno Si等人:Saposin d do中的变体 - 与帕金森氏病有关的Prosaposin Gene的主要基因。Brain 143:1190 - 1205,2020 5)Yoshino H,Li Y,Nishioka K等人:基因型 - 帕金森氏病与PRKN变体的关系。 Neuro - biol Aging 114 : 117 – 128, 2022 6 ) Hattori N, Kitada T, Matsumine H et al : Molecular genetic analysis of a novel Parkin gene in Japanese families with au - tosomal recessive juvenile parkinsonism : evidence for varia - ble homozygous deletions in the Parkin gene in affected indi - viduals. Ann Neurol 44:935 - 941,1998 7)Daida K,Funayama M,Billingsley KJ等人:Long - Read - Read Se -quencing -quencing -wecorl prkn Parkinson病中的复杂结构变体。 MOV DISORD 38:2249 - 2257,2023 8)Brain 143:1190 - 1205,2020 5)Yoshino H,Li Y,Nishioka K等人:基因型 - 帕金森氏病与PRKN变体的关系。Neuro - biol Aging 114 : 117 – 128, 2022 6 ) Hattori N, Kitada T, Matsumine H et al : Molecular genetic analysis of a novel Parkin gene in Japanese families with au - tosomal recessive juvenile parkinsonism : evidence for varia - ble homozygous deletions in the Parkin gene in affected indi - viduals.Ann Neurol 44:935 - 941,1998 7)Daida K,Funayama M,Billingsley KJ等人:Long - Read - Read Se -quencing -quencing -wecorl prkn Parkinson病中的复杂结构变体。MOV DISORD 38:2249 - 2257,2023 8)
从病理学角度来看,AD 的特征是细胞外淀粉样β蛋白 (A β ) 肽斑块和过度磷酸化的 tau 在脑内积聚,形成细胞内神经原纤维缠结 [3]。A β 在脑内沉积是在患者出现症状之前的许多年里逐渐发生的。研究还表明,A β 在脑内沉积的同时,也在视网膜上沉积 [4–7]。随着 MRI 和 PET 扫描等神经影像技术的进步,现在可以绘制和量化 A β 沉积物,这有助于在出现 AD 特征性症状之前识别临床前 AD 病例 [8]。针对 AD 中 A β 沉积物的治疗研究迄今为止尚未成功,这可能是因为在做出临床诊断时,神经退行性病变已在进行中,并且不太可能逆转 [3]。使用 MRI 或 PET 成像技术筛查 AD 面临多项挑战。成像技术既昂贵又耗时。此外,PET 使用放射性示踪剂来检测 AD 病理,这使得它无法用于人群筛查。因此,迫切需要更便宜、非侵入性的方法来筛查有患 AD 和 AD 风险的人。
摘要 年龄、性别和 APOE- ε 4 基因型已被认为是罹患阿尔茨海默病 (AD) 风险的最强预测因素。这项研究采用混合效应模型,结合潜伏期变量和纵向 FDG-PET 数据,模拟了区域性大脑代谢减慢的病理进展。然后通过统计比较,理清性别和 APOE- ε 4 基因型对各大脑区域代谢减慢的发病年龄和进展速度的影响,同时校正了受教育程度。它们提供了代谢改变较早和/或较快的区域的大脑地图。我们发现,女性尾状核、丘脑、右颞叶和枕内侧叶的代谢减慢较快,而 APOE- ε 4 与边缘系统(海马、海马旁回和杏仁核)和颞叶的早期代谢减慢有关。
研究表明,到2050年,由于淀粉样蛋白和tau蛋白的积累,有超过1.5亿人将患有阿尔茨海默氏病(AD)。除了遗传背景,内分泌干扰和细胞衰老外,肠道菌群的管理还成为AD诊断,进展和治疗的关键因素,因为某些细菌代谢物可以通过血液流过血流并跨越血脑屏障。这个迷你审查探讨了果蝇果蝇中的tau蛋白积累与肠道营养不良之间的关系。该模型有助于研究肠道衍生的代谢产物如何促进神经认知障碍和痴呆症。了解直接和间接细菌副产品(例如乳酸和乙酸酯)在神经胶质细胞活化和TAU蛋白动力学中的作用可能会提供对AD进展机制的见解,并有助于更有效的治疗方法。在这里,我们讨论了果蝇的简单性和广泛的遗传工具如何使其成为研究这些相互作用和测试潜在疗法(包括益生菌)的宝贵模型。将果蝇研究与其他已建立的模型整合在一起可能会揭示保守的途径,并加速发现为临床应用的翻译。
图 1| LRTC 将 NC、SCD 和 MCI 队列分离。a、左:每个队列代表性参与者的颞上皮质(红色区域)的 MEG 宽带时间序列(蓝色 = 神经典型对照 (NC)、绿色 = 主观认知衰退 (SCD) 和橙色 = 轻度认知障碍 (MCI))。中间:窄带 (10.6 Hz) 区域时间序列及其振幅包络。右:相应的平均 DFA 指数)。b,平均 DFA 指数,在区域和队列内取平均值。阴影区域表示自举(n=10,000)95% 置信区间。红色菱形突出显示具有显着差异的频率(Kruskal-Wallis 检验,p<0.05,FDR 校正)。c,平均 DFA 指数在各队列之间的成对差异。红色菱形突出显示显着差异。 d,DFA 指数的密度图(左)在 alpha 内平均(7
脑腱黄瘤病 (CTX) 是一种极为罕见的遗传性疾病,会影响人体代谢脂肪(即胆固醇)的能力。患有 CTX 的人会出现各种各样的症状,这些症状会在整个生命周期内不断进展,严重程度不断增加,对日常功能、健康和幸福感的影响也越来越大。症状可能始于婴儿期,但这种疾病往往直到神经系统症状变得更加明显时才被发现。尽管检测和诊断 CTX 的方法多种多样,但平均诊断年龄为 35 岁。诊断延迟和早期治疗机会的丧失可能会带来悲惨的后果。虽然 CTX 无法治愈,但如果及早发现和治疗,可以减缓或停止病情发展。
摘要:将基于 mRNA 的疗法递送至围产期大脑在治疗先天性脑部疾病方面具有巨大潜力。然而,促进在此环境中核酸递送的非病毒递送平台尚未得到严格研究。在这里,我们通过脑室内 (ICV) 注射在胎儿和新生小鼠中筛选了多样化的可电离脂质纳米颗粒 (LNP) 库,并确定了一种 LNP 配方,其在围产期大脑中的功能性 mRNA 递送能力比 FDA 批准的行业标准 LNP 更强。在对性能最佳的 LNP (C3 LNP) 进行体外优化以共同递送腺嘌呤碱基编辑平台后,我们改善了新生小鼠大脑中溶酶体贮积症的生化表型,在胎儿非人类灵长类动物模型中展示了原理验证性 mRNA 脑转染,并展示了 C3 LNP 在人类患者来源的脑组织中的体外转化潜力。这些 LNP 可为宫内和产后 mRNA 治疗(包括脑内基因编辑)提供临床可转化平台。关键词:可电离脂质纳米颗粒、先天性脑病、mRNA 递送、基因编辑、胎儿基因治疗
气候模拟始终显示到21世纪后期欧洲近地表空气温度的升高,尽管模型之间对近地表风速和辐照度的预测有所不同,并且伴随着较大的自然变异性。这些因素使估计物理气候变化对电力系统计划的影响很难。在这里,估计气候变化对未来的欧洲电力系统的影响。我们第一次展示了一组不同的未来电力系统场景如何导致到2050年欧洲总能源平衡(需求 - 可再生供应)的显着差异,这在与气候变化相关的不确定性(分别〜50%和〜5%)上占主导地位。但是,在任何给定的电力系统方案中,国家电力系统可能会受到气候变化的巨大影响,尤其是对于可再生资源之间的季节性差异(例如,风力发电可能会受到约20%或更多的影响)。在这些影响的时空模式方面,甚至在风和太阳能变化方向上,气候模型之间几乎没有一致的一致性。因此,需要更透彻地考虑气候不确定性,因为这对于强大的未来电力系统计划和设计可能非常重要。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。